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我有一个线条泛化算法，并希望在绘图中添加一个滚动条，以增加容差（即，使线条越来越泛化）。使用 matplotlib 这怎么可能？

总而言之，我希望能够单击并拖动一个滑块，该滑块将显示在线上公差的增加效果。

仍然在为此苦苦挣扎。我只想要一个简单的从 1 到 10 的滑块。

是的，演示有帮助，我只是在努力让一个滑块工作，这就是我到目前为止所拥有的，

fig = mp.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
min0=1
max0=10
tolerance = 0

chain1 = ChainLoader('Wiggle1.txt')
chain = chain1[0]

chain2 =  chain.generalise(tolerance)

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axmin = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor)
axmax  = fig.add_axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor)

tolerance = Slider(axmin, 'Min', 1, 10, valinit=min0)
#smax = Slider(axmax, 'Max', 0, 30000, valinit=max0)

def update(val):
    tolerance = tolerance.val
    #pp.show()

tolerance.on_changed(update)
#smax.on_changed(update)
chain2 =  chain.generalise(tolerance)
pp.plotPolylines(chain2)
pp.show()

我的问题是如何编写 def update 部分。有什么帮助吗？

from PointPlotter import PointPlotter 
from ChainHandler import ChainLoader
pp=PointPlotter()
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider 

ax = plt.subplot(111)
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)

tolerance = 0 
f0 = 0
chain2 = ChainLoader('Wiggle1.txt')
for chain in chain2:

    chain2 =  chain.generalise(tolerance)
    pp.plotPolylines(chain2)

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'

axtol = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], axisbg=axcolor)

tolerance = Slider(axtol, 'tol', 0.1, 30.0, valinit=f0)

def update(val):
    tolerance = tolerance.val 
    for chain in chain2:

        chain2 =  chain.generalise(tolerance)
        pp.plotPolylines(chain2)

        pp.plotPolylines(chain2)

tolerance.on_changed(update) 

plt.show()

很近！它现在正在绘图，但在使用滚动条时返回“UnboundLocalError：分配前引用的局部变量'tolerance'”。@tcaswell 有什么帮助吗？

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您想要slider小部件(doc)。

以下是示例中的演示：

http://matplotlib.org/examples/widgets/slider_demo.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons

ax = plt.subplot(111)
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)
a0 = 5
f0 = 3
s = a0*np.sin(2*np.pi*f0*t)
l, = plt.plot(t,s, lw=2, color='red')
plt.axis([0, 1, -10, 10])

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axfreq = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor)
axamp  = plt.axes([0.25, 0.15, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor)

sfreq = Slider(axfreq, 'Freq', 0.1, 30.0, valinit=f0)
samp = Slider(axamp, 'Amp', 0.1, 10.0, valinit=a0)

def update(val):
    amp = samp.val
    freq = sfreq.val
    l.set_ydata(amp*np.sin(2*np.pi*freq*t))
    plt.draw()
sfreq.on_changed(update)
samp.on_changed(update)

resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975')
def reset(event):
    sfreq.reset()
    samp.reset()
button.on_clicked(reset)

rax = plt.axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axcolor)
radio = RadioButtons(rax, ('red', 'blue', 'green'), active=0)
def colorfunc(label):
    l.set_color(label)
    plt.draw()
radio.on_clicked(colorfunc)

plt.show()

为了适应您的情况：

#smax.on_changed(update)
chain2 =  chain.generalise(tol)
pp.plotPolylines(chain2)

def update(val):
    tol = tolerance.val # get the value from the slider
    chain2 =  chain.generalise(tol) # shove that value into your code
    ax.cla() # clear the axes
    pp.plotPolylines(chain2) # re-plot your new results

# register the call back
tolerance.on_changed(update)

重复使用变量名时要小心（你使用tolerance了两次，一次用于 a float，一次用于 the Slider，并且 python 会很高兴地用完全不同类型的新变量破坏你的旧变量）。

在update我采用最暴力的方法，清除axes然后重新绘制它，一般来说，你想要获取返回的艺术家plotPolylines并用你的新数据更新它们。（如果您需要有关该步骤的帮助，请打开一个新问题，其中包含有关您的数据结构的详细信息）。

理解的方法.on_changed是，当滑块注意到它已更改时，它将调用您传入的函数 ( update)，并带有一个参数 ( val)，该参数是滑块的当前值。在该函数中，您可以做任何您想做的事情，并且每次更改滑块时都会完整执行。

于 2013-02-03T01:18:44.570 回答